適切に設計されたコントロールパネルは、きちんとした言葉で強調されています。きちんとしたもの自体をコントロールパネルに浸透させることはできず、実際、設計プロセスの他の適切に実行された側面の副産物です。優れた（そしてきちんとした）コントロールパネル設計の上位4つの側面は次のとおりです。 レイアウト ほとんどのコントロールパネルには、主入力電源スイッチがあります 、通常はパネルの右上隅にあります。この規則に従って、高電圧定格のコンポーネントをパネルの上部に配置することは論理的に理にかなっています。そこから、より低い定格のコンポーネントに配電を広げることができます。配電コンポーネントの各グループは

PACとPLCの間には非常に細いが細い線があります しかし、それは通常、マシンのエンドユーザーにはほとんど理解されていません。そして、それは彼らのせいではありません。マシンビルダーとシステムインテグレーターは、2つのエンティティ間の重要な違いに関して、クライアントを常に不安定な状態に保つことがよくあります。 事実、PACはPLCとは根本的に異なり、同様のタスクを実行しますが、OEMがエンドユーザーを教育することが重要です。 その適合性を正しく判断できるように、機器について。そうすることの2つの主な利点があります： 保証期間のコストの削減 顧客満足度の向上 これらの2つの利点は、OE

産業用自動化コントローラーを選択する場合、考慮すべき重要な用語がいくつかあります。 PLC、PAC、IPCという言葉 。アプリケーション要件を明確に定義する必要がありますが、選択を行う前にスケーラビリティのニーズを考慮する必要があります。 手始めに、機器の操作ニーズを分割することから始めるのが良いでしょう。これは、ユーザーが機械メーカーによって指定されたコントローラーの範囲を評価するのに役立ちます。自動化システムは、製造シナリオにどのように適合するかに応じて、包括的なソリューションまたは個別の制御を提供できます。 プログラマブルロジックコントローラ（PLC）、プログラマブルオートメーシ

過去10年間で、再生可能エネルギーシステムは低電圧レベルのシステムに深く浸透してきました。屋根に取り付けられたPVは、ほとんどの国で一般的な光景であり、開発および開発されており、ユーザーに二次電源を提供します。 これらのテクノロジーの出現により 、従来の料金体系も、法律またはその他の方法により、いくつかの変更が加えられました。進行中の再生可能エネルギーのディアスポラの結果として造られた2つの用語は、ネットメータリングとグロスメータリングです。 。 消費者所有のPVシステムによって生成された電力は、直接消費するか、バッテリーに保存するか、エネルギー小売業者に販売することができます。小売業者がグ

SCADAは、監視制御およびデータ取得システムを指す、制御業界で最も使用されている頭字語の1つである可能性があります。このソフトウェアアプリケーションは、プロセス制御で広く使用されており、中央制御システムとコントローラネットワークインターフェイス、入出力および通信機器で構成されています。 SCADAシステムの主な目的は、生産、開発、製造、製造を含む産業プロセスの機器を監視および制御することです。さらに、これらのシステムは、石油・ガス、配電、水管理などのインフラストラクチャプロセスでも使用されます。 アーキテクチャ SCADAシステムは通常、一元化されたトポロジに基づいて構築され、地理

相互参照は、科学と芸術の両方として存在します。適切に行わないと、大きな問題が発生する可能性がありますが、流動性を持って実装すると、費用対効果につながる可能性があります。 なぜメーカーは自動システムの特定のコンポーネントを交換したいと思うのでしょうか？理由は何倍にもなり、ホバリングします： パーツのサポートの終了 市場の可用性の制約 コストの上昇 より大きなメンテナンス作業 個人的な理由 理由のリストは続く可能性がありますが、本当の問題は決定が下された直後に発生します。一部のベンダーは、互換性のある部品に関するドキュメントを提供することで交換プロセスを容易にする場合がありますが、多くの場

一元化された発電源を使用してエネルギーを生成し、グリッドに供給する時代は過ぎ去りました。価格の下落傾向に続いて、PV、バッテリー、EVなどのテクノロジーにより、住宅用ユニットを分散型の発電源に変えることができました。 ネットメータリングは、グリッド全体でこれらの分散型発電ソースを利用できるようにする次のステップです。コンセプトは、ソーラーパネルの所有者がソーラーパネルが生成してグリッドに転送するエネルギーの補償を提供される請求の取り決めです。たとえば、住宅用ユニットのソーラーパネルが10kWhを生成し、日中にグリッドに送信した場合、他の時間帯にグリッドから10kWhの電力を抽出するための

PIDは、10年以上にわたってプロセス制御業界に貢献しており、フィードバック制御の主要な手法として確固たる地位を築いています。システム。何年にもわたって、この技術は多くのアップグレードと改善を経て、空気圧、電子、およびコンピューターベースのデバイスに取って代わられ、プロセスをより厳密に制御できるようになりました。 PIDシステムの最初のブレークスルーの1つは、自動リセットとも呼ばれる統合アクションでした。これにより、比例アクションを備えたコントローラーのパフォーマンスが大幅に向上しました。 「Pのみ」のコントローラーは、測定値と設定値の差に比例した修正作業を適用します。これは、次のように

産業用イーサネットの早期採用により、生産性がわずかに向上し（+ 22％）、メンテナンスコストが削減されましたが（-40％）、システムインテグレーターとプラントエンジニアは、その全面的な実装にまだ躊躇しています。しかし、なぜ？今日、従来の制御システムは、プラント資産からのデータの3％しか使用できず、動的なビジネス要件に対応できません。古いシステムは、機能が制限されているために問題が発生することが多く、常にセキュリティの抜け穴のリスクがあります。したがって、競争で優位に立ち、生産性レベルを維持するためには、企業がさまざまなプロセス出力に適応するのに十分スマートなソフトウェア定義マシンの方向に向かっ

「一時停止」ボタンが必要な状況になったことはありますか？工場の床での事故は、設備や人員に取り返しのつかない損傷を引き起こし、会社の生産性、収益性、安全性に悪影響を与える可能性があります。 Banner Engineeringは、何かがおかしいことに気づいたらすぐに事故を止める力を与えることができる応答性の高い緊急停止装置を開発しました。これにより、損傷がそれ以上進行するのを防ぎます。 30mmマウント緊急停止ボタン 物理的な側面から始めて、ボタンは2色、1色、または照明のない黒いベースで利用できるため、工場の床で目立つようになります。デザインの定格はIP65で、必要に応じて他のボタンと直

私たちが住む世界は、テクノロジーの進歩によって絶えず変化し、ペースが速くなっています。毎月発生する驚異的な進歩と継続的な進歩により、産業用自動化はテクノロジーを最大限に活用します。自動化には、単純なスタートストップコンベヤーシステムから、安全システムやデータ収集などを備えた完全な生産ラインまで、多くのことが必要になります。自動化とテクノロジーの急速な進歩により、IoT 4.0は、産業用モノのインターネット4.0としても知られています。 産業用自動化の例 自動化は、要求される自動化のプロセスと程度によって大きく異なります。基本的な例は、コンベヤーシステムです。簡単に言

感覚および制御技術の着実な進歩により、エンジニアは人間と機械のインターフェースに必要以上の情報を蓄積して表示できるようになりました。何年もの間、設計者はインジケーターランプを使用してオペレーターに警告し、色分けされたLEDを使用して重要な資産のステータスを示してきました。 日常業務に関しては、オペレーターがHMIに表示されるすべての情報を使用することはめったになく、主なパラメーターを監視するために1〜2のステータス画面を使用することがほとんどです。また、通常、HMIは危険から離れた安全な場所または部屋に配置され、安全上の懸念を最小限に抑えます。ただし、HMIとサポートする電気機器のアレイを危

インダストリアルインターネットオブシングス、インダストリー4.0、デジタルファクトリーなどは、すべてのマーケティングエグゼクティブが使用するのが好きな流行語です。しかし、今日のそれらの広範な採用により、それらは適用可能なテクノロジーになり、製造業者はより高い生産性という普遍的な目標を達成することができます。 それは最初からデータに関するものでした。植物の床はリックです hすべての側面のデータ。それをキャプチャするだけの問題です。米国の製造業者のほぼ3％が、運用データを利用して有益な情報を抽出していることがわかっています。 IIoTの切り替えを成功させるには、企業は目標とそれを成功に導くための

人工知能（AI）は、さまざまな業界の企業に新たな常識をもたらしています。たとえば、小売業者はAIを使用して、過去の在庫データの発注書を予測し、インテリジェントな補充決定を推進できます。カスタマーサポートチームはAIを使用して、優先度の高いカスタマーサポートチケットに自動的に応答し、適切なチームにルーティングできます。 AI、特にMLを使用して、実用的なビジネス成果を推進できる可能性の世界があります。 Deloitte Insightsによると、エンタープライズAIの早期導入者の83％が、本番環境のプロジェクトからの投資収益率（ROI）がプラスであると考えています。これらには、AIを使用したサ

変化するデジタル時代で競争するには、ドキュメントデータを高速かつ正確に処理することが不可欠です。今日の企業にとって、成功はドキュメントデータを簡単に見つけ、アクセスし、理解する能力にかかっています。ドキュメント処理は、規模、業界、焦点に関係なく、すべての企業の生産性に影響を与えるビジネスクリティカルなユースケースです。 このブログでは、ドキュメント処理の進化について説明します。まず、デジタル化と光学式文字認識（OCR）について説明します。次に、企業が人工知能（AI）を利用したドキュメント認識を使用してOCRを拡張し、ドキュメント理解機能の向上を通じて価値を高める方法について説明します。 飛

編集者注： 自動化市場が進化し続けるにつれて、UiPathプラットフォームも更新され、お客様の自動化のニーズに最適に対応できるようになります。そのため、この記事の一部の製品名は、記事が最初に公開されてから進化しています。最新情報については、をご覧ください。 AIセンターのページにアクセス 。 私はデータを扱うのが大好きです。しかし、それは私にいくつかの欲求不満を引き起こしますか？賭けます。 データサイエンティストとして5年以上働いてきた私は、データに対する野心と、データを運用する際の制限とのバランスをとろうとすることに苦痛を感じてきました。たとえば、機械学習（ML）モデルを本番環境に導

情報は力です。ほとんどの企業にとって、多くの貴重なビジネス情報がドキュメントに閉じ込められています。企業が頻繁に管理するさまざまなドキュメントの種類、サイズ、形式を考えると、ドキュメントを効率的に処理して洞察を得るのは難しい場合があります。 ここUiPathでは、この課題を理解しています。最新のドキュメント理解フレームワークにより、お客様は、タイプ、フォーマット、またはボリュームに関係なく、さまざまなドキュメントのデータ抽出と処理を簡単に自動化できます。これにより、独自のニーズに最適なプロセスを使用して、柔軟にドキュメント処理に取り組むことができます。 ドキュメントを理解することのメリット

ドキュメントの理解は、ドキュメントに閉じ込められたデータを解き放ち、抽出されたデータの精度を大幅に高め、生産性を高め、Robotic Process Automation（RPA）からのROIを向上させることを目的としています。これは、ドキュメント処理と人工知能（AI）の交差点にあり、ほとんどすべてを自動化できる未来に貢献します。 ドキュメント理解エコシステムには、手書き、チェックボックス、スタンプなど、さまざまな種類のドキュメントからの情報と意味を解釈できるテクノロジーが含まれています。機械学習（ML）は、自動化の最も急速に成長している分野の1つであるドキュメント理解の継続的な革新に拍車を

現在、世界中で起こっている人工知能（AI）について興味深い議論があります！グローバル企業として、私たちはディスカッションに参加できるというエキサイティングな立場にあり、最前列の席を提供することができます。最近では、GoogleやMicrosoftなどの業界の偉人たちと、他の組織や個人に加わって、欧州委員会のホワイトペーパー「人工知能について-卓越性と信頼へのヨーロッパのアプローチ」への回答を提供しました。 。このホワイトペーパーでは、欧州連合（EU）およびそれ以降におけるAIのメリット、進歩、機会、および潜在的なリスクを特定しています。 ホワイトペーパーを歓迎し、AIの開発と採用の中核に信頼

この投稿は共同執筆者です コスミンニコラエ。 NicolaeはUiPathのプロダクトマネージャーです。 非構造化データはいたるところにあり、ドキュメント、オーディオファイル、ビデオ、電子メール、画像、ログファイルなどの場所に隠れています。リストは続きます。実際、非構造化データは現在、すべてのデータの約80〜90％を占めています。それでも、その豊富さと価値にもかかわらず、非構造化データは、企業がデータを抽出して分析するために必要なツールを欠いているため、依然として最も無駄なエンタープライズリソースの1つです。 ビッグデータ分析とワークフローの自動化に対する需要が高まっているため、これは変